Vladimir Polyakov. Comaqa Spring 2018. Особенности тестирования ПО в предметной области Life Sciences

•Download as PPTX, PDF•

0 likes•366 views

This document discusses software testing in the life sciences domain. It notes that life sciences data involves large volumes of data that can be represented in different ways. While there are engineering issues to consider when testing life sciences software, the principles of testing do not differ. Examples are given of types of life sciences software like genome browsers and molecular viewers. The document provides suggestions for test data sources and discusses tools and languages commonly used for automated testing of life sciences software like Java, Selenium, and Python. It also highlights some challenges in automating the testing of things like canvas elements and 3D models. Links are provided to open source projects and demos from EPAM as examples.

1
ADVANCED VISUAL
ANALYSIS OF GENOMIC
VARIATIONS USING
NGB
August, 2017
FEATURES OF SOFTWARE
TESTING IN LIFE SCIENCES
DOMAIN
Vladimir Poliakov,
Software Test Automation
Engineer
March, 2018

2
• Big volume of data
• Different representation of the same data
• New specific feature
• Specific languages
Problems

5
Different representation of the same data
This is the same data for biologist.

6
Different representation of the same data

8
Specific languages and code representation

9
How to test life sciences software?
• Engineering issues (e.g. test script language)
• No principals different in testing
• You can find analogs

10
• * Genome browsers:
– IGV
– Jbrowse
– Ugene
• Molecular viewers :
• VMD
• PyMol
You can find analogs

11
• You have base knowledge in biology and chemistry
• Biology it is fun and simple
• BA can teach you
Specific knowledge of domain

12
• PDB bank http://www.rcsb.org
• Gene files and other https://www.ensembl.org
• Stack Overflow for bioinformatics https://www.biostars.org
Test data

13
• Tools and languages:
– Java
– Selenium
– JDI
– CoreJS
– Python
– Bash
– Git+TravisCI+Saucelabs
Automated testing
Git commit Travis build Tests on SL

14
Automatization
• Tables and filters (easy to test)
• Menus

15
Automatization overview
• Set WDL script in codemirror element
• Get SVG content
• Convert SVG to PNG (JS)
• Compare images

16
Automatization overview
• Find canvas element
• Get content use JQuery
• Convert Base64 string to PNG
• Compare images

17
Problems in automatization
• Tips for canvas elements
• Picture validation
• Regression testing of 3D models

18
• Genome browser sources: https://github.com/epam/NGB
• Genome browser demo: http://ngb.opensource.epam.com/catgenome/#/
• Molecular viewer sources: https://github.com/epam/miew
• Molecular viewer demo: http://miew.opensource.epam.com/v0.6.0/#/
• Pipeline builder sources: https://github.com/epam/pipeline-builder
• Pipeline builder demo: http://pb.opensource.epam.com/
Sources and Demo.

A number of challenges exist in engineered nanomaterials (ENM) data representation and integration mainly due to data complexity and provenance. We have recently described the eNanoMapper database [doi:10.1109/BIBM.2014.699936] as part of the computational infrastructure for toxicological data management of ENM, developed within the EU FP7 eNanoMapper project. The ontology-supported data model is based on an exhaustive review of existing nano-related data models, databases, and nanomaterial related entries in chemical and toxicogenomic databases. We demonstrate how this approach provides a common ground for integration of data represented in diverse formats (ISA-TAB, OECD HT, custom RDF and set of spreadsheet templates used by the EU NanoSafety Cluster projects) and enables uniform approach towards import, storage and searching of ENM physicochemical measurements and biological assay results. A configurable parser enables import of the data stored in spreadsheet templates, accommodating different organization of the data. The configuration metadata is defined in a separate file, mapping the spreadsheet into the internal data model. The demonstration data provided by eNanoMapper partners ((i) NanoWiki, (ii) a literature dataset on protein coronas and (iii) the ModNanoTox project dataset consisting of 86 assays and 100 different endpoints) illustrates the capability of the associated REST API to support a variety of tests and endpoints, recommended by the OECD Working Party of Manufactured Nanomaterials. The API is tightly integrated with a chemical structure search, allowing highlighting the function as a core, coating or functionalisation. The REST API enables graphical summaries of the data and integration in applications such as NanoQSAR modelling via programmatic interaction.

Genome resources at EMBL-EBI: Ensembl and Ensembl Genomes

EBI

Event: Plant and Animal Genomes Conference Speaker: Bert Overduin The Ensembl project (http://www.ensembl.org) seeks to enable genomic science by providing high quality, integrated annotation on chordate and selected eukaryotic genomes. All supported species include comprehensive, evidence-based gene annotations and a selected set of genomes includes additional data focused on variation, comparative, evolutionary, functional and regulatory annotation. As of Ensembl release 65 (December 2011), 56 species are fully supported. Ensembl data are accessible through an interactive web site, flat files, the data mining tool BioMart, direct database querying and a set of Perl APIs. Moreover, Ensembl is not just a data visualisation tool, but a suite of programs for data production (e.g. gene calling and comparative genomics) that can be deployed individually according to the needs of an individual community. Ensembl Genomes (http://www.ensemblgenomes.org) consists of five sub-portals (for bacteria, protists, fungi, plants and invertebrate metazoa) designed to complement the genomes available in Ensembl. It currently contains data for over 300 species. Many of the databases that support Ensembl Genomes have been built by, or in close collaboration with, groups that maintain specialist data resources for individual species, and we are actively seeking to extend the range of these collaborations. Together Ensembl and Ensembl Genomes offer a single unified interface across the taxonomic space. This presentation will consist of a short introduction to Ensembl and Ensembl Genomes followed by a demonstration of the respective websites and the BioMart data retrieval tool. Special attention will be given to recently developed functionality like the Variant Effect Predictor, which predicts the consequences of substitutions, insertions and deletions on transcripts and protein sequences, and the possibility to visualize your own data by attaching BAM and VCF files (for example).

groovy & grails - lecture 1

Alexandre Masselot

Database technologies in bioinformatics

Gleb Sklyr

Gene Ontology Project

vaibhavdeoda

Gene Expression Omnibus (GEO)

Thi K. Tran-Nguyen, PhD

EiTESAL eHealth Conference 14&15 May 2017

EITESANGO

Alice: "What version of ChEMBL are we using?" Bob: "Er…let me check. It's going to take a while, I'll get back to you." This simple question took us the best part of a month to resolve and involved several individuals. Knowing the provenance of your data is essential, especially when using large complex systems that process multiple datasets. The underlying issues of this simple question motivated us to improve the provenance data in the Open PHACTS project. We developed a guideline for dataset descriptions where the metadata is carried with the data. In this talk I will highlight the challenges we faced and give an overview of our metadata guidelines. Presentation given to the W3C Semantic Web for Health Care and Life Sciences Interest Group on 14 January 2013.

Building genomic data cyberinfrastructure with the online database software T...

mestato

Programming for Smart HealthSabrina Hsu

Importance and Challenges of Reproducible Research

Vladimir Kanchev

Measuring electronic resource availability final versionSanjeet Mann

Semantics as a service at EMBL-EBI

Simon Jupp

The Best of Both Worlds: Speeding Up Drug Research with MongoDB & Oracle (Gen...MongoDB

Fixing the infrastructure for open science

Björn Brembs

Data Con LA 2018 - Towards Data Science Engineering Principles by Joerg Schad

Data Con LA

Towards Data Science Engineering Principles by Joerg Schad,Technical Lead Community Projects, Mesosphere Over the last half century we have developed and refined the discipline of software engineering in order to accelerate the development and deployment of applications. This has involved a general shift towards DevOps practices that align developer and business objectives and dramatically reduce time-to-delivery. With the recent rise of data science and data analytics, the time has come to apply the principles of DevOps to data science and leverage the lessons from software engineering (and its systematic and repeatable methodology) to the discipline of data science. This rapidly emerging field is sometimes referred to as DataOps, and encompasses development of AI models and the overall platform surrounding them. In order to explore this concept, let's compare and contrast data science and software engineering principles. We can uncover similarities and differences between the two across the application development lifecycle.

Hands-on Introduction to Machine Learning

Brittany Lasseigne, Ph.D.

openSNP - Crowdsourcing Genome Wide Association Studies

Bastian Greshake

Szomszor "Methods and Tools for Scholarly Data Analytics"

National Information Standards Organization (NISO)

Reproducible research - to infinity

PeterMorrell4

Reproducible research: theory

C. Tobin Magle

Data Quality: The Data Science struggle nobody mentions - Data Science MeetUp...

University of Twente

The infrastructure crisis of scienceBjörn Brembs

Experimenta

GuttiPavan

Тестирование аналогов инсталлируемых приложений (Android Instant Apps, Progre...

COMAQA.BY

Перспектива разработки мобильного приложения, которое не потребуется скачивать и ждать review из App Store, очень заманчива, ведь аналогов привычного ПО существует несколько: Progressive Web Apps (PWA), Android Instant Apps (AIA) и Accelerated Mobile Pages (AMP). Как сделать верный выбор, найти «серебряную пулю», ведь у каждой из перечисленных технологий своя специфика разработки, поддержки и тестирования, сильные и слабые стороны. В докладе мы, по возможности, детально рассмотрим каждую из платформ, проведем сравнительный анализ альтенратив “обычными” мобильными приложениями. Давайте все вместе подготовимся к грядущим вызовам обеспечения качества в столь «необычных», новых проектах.

Anton semenchenko. Comaqa Spring 2018. Nine circles of hell. Antipatterns in ...

COMAQA.BY

В рамках нашего сдвоенного доклада мы проговорим проблему построения Архитектуры решений Автоматизации «от обратного» - систематизируем классические Архитектурные недочеты, в том числе процессного происхождения, сформулируем варианты решения каждой рассмотренной проблемы, критерии выбора решения, и конечно условия перехода проблемы из не идеальной, но промышленно приемлемой, в потенциально опасный для проекта прецедент.

Similar to Vladimir Polyakov. Comaqa Spring 2018. Особенности тестирования ПО в предметной области Life Sciences

Neo4j Health Care & Life Sciences Workshop 2021

Neo4j

08 wp7 progresses&results-20130221fruitbreedomics

BOS-Bio-Programming environment

prasadburra

2013 01-14 ops-dataset_descriptions

Alasdair Gray

Building genomic data cyberinfrastructure with the online database software T...

mestato

Programming for Smart HealthSabrina Hsu

Importance and Challenges of Reproducible Research

Vladimir Kanchev

Measuring electronic resource availability final versionSanjeet Mann

Semantics as a service at EMBL-EBI

Simon Jupp

The Best of Both Worlds: Speeding Up Drug Research with MongoDB & Oracle (Gen...MongoDB

Fixing the infrastructure for open science

Björn Brembs

Data Con LA 2018 - Towards Data Science Engineering Principles by Joerg Schad

Data Con LA

Hands-on Introduction to Machine Learning

Brittany Lasseigne, Ph.D.

openSNP - Crowdsourcing Genome Wide Association Studies

Bastian Greshake

Szomszor "Methods and Tools for Scholarly Data Analytics"

National Information Standards Organization (NISO)

Reproducible research - to infinity

PeterMorrell4

Reproducible research: theory

C. Tobin Magle

Data Quality: The Data Science struggle nobody mentions - Data Science MeetUp...

University of Twente

The infrastructure crisis of scienceBjörn Brembs

Experimenta

GuttiPavan

Similar to Vladimir Polyakov. Comaqa Spring 2018. Особенности тестирования ПО в предметной области Life Sciences (20)

Neo4j Health Care & Life Sciences Workshop 2021

08 wp7 progresses&results-20130221

BOS-Bio-Programming environment

2013 01-14 ops-dataset_descriptions

Building genomic data cyberinfrastructure with the online database software T...

Programming for Smart Health

Importance and Challenges of Reproducible Research

Measuring electronic resource availability final version

Semantics as a service at EMBL-EBI

The Best of Both Worlds: Speeding Up Drug Research with MongoDB & Oracle (Gen...

Fixing the infrastructure for open science

Data Con LA 2018 - Towards Data Science Engineering Principles by Joerg Schad

Hands-on Introduction to Machine Learning

openSNP - Crowdsourcing Genome Wide Association Studies

Szomszor "Methods and Tools for Scholarly Data Analytics"

Reproducible research - to infinity

Reproducible research: theory

Data Quality: The Data Science struggle nobody mentions - Data Science MeetUp...

The infrastructure crisis of science

Experimenta

More from COMAQA.BY

Тестирование аналогов инсталлируемых приложений (Android Instant Apps, Progre...

COMAQA.BY

Anton semenchenko. Comaqa Spring 2018. Nine circles of hell. Antipatterns in ...

COMAQA.BY

Vivien Ibironke Ibiyemi. Comaqa Spring 2018. Enhance your Testing Skills With...

COMAQA.BY

Roman Soroka. Comaqa Spring 2018. Глобальный обзор процесса QA и его важность

COMAQA.BY

Roman Iovlev. Comaqa Spring 2018. Архитектура Open Source решений для автомат...

COMAQA.BY

Мы поговорим о новых возможностях Open Source фреймворка JDI для Автоматизации UI Тестирования и не только на языках Java, C# .Net и Python. Архитектор проекта расскажет «всю правду» о своем детище, а мы послушаем, сделаем выводы и, возможно, используем это решение для нашего следующего проекта.

Kimmo Hakala. Comaqa Spring 2018. Challenges and good QA practices in softwar...

COMAQA.BY

This presentation is based on Kimmo’s experiences in product component QA at Qvantel and it is aimed at everyone willing to know and understand, what are the challenges we’re facing in QA during software product development in BSS & Telco domain and, in the other hand, what are the good practices and success factors, so that we are able to 1. Test the product properly 2. Deliver smoothly and also 3. Continuously improve. The perspective of the presentation is “managerial”. However, we will also discuss about the technical and methodical aspects in component testing like different test levels, methods, test automation, test data management and testing tools. We also take a look at the different expectations towards testing personnel, like documentation, visibility of test activities, re-usable test assets etc. Finally we discuss about the key success factors in QA for software product development.

Дмитрий Лемешко. Comaqa Spring 2018. Continuous mobile automation in build pi...

COMAQA.BY

В докладе я расскажу, как был организован запуск автоматических тестов (appium/javascript) в gitlab CI для нативного Android приложения на каждый Merge Request. Опишу, как можно встроить автотесты в существующий процесс сборки, как правильно настроить запуск тестов в docker image (тесты бегут в TestObject облаке), как произошла интеграция с клаудом и какие результаты это принесло. Tech stack: Gitlab CI, kubernetes, android, appium, javascript, testobject.

Ivan Katunov. Comaqa Spring 2018. Test Design and Automation for Rest API.

COMAQA.BY

Чем тестирование RESTful API сервисов схоже и чем отличается от тестирования других типов приложений? Какое покрытие тестами является достаточным? Какие лучшие практики существуют для автоматизированного тестирования REST API? Эти и другие темы будут раскрыты в рамках доклада.

Vadim Zubovich. Comaqa Spring 2018. Красивое тестирование производительности.

COMAQA.BY

Все, кто когда-либо сталкивался с тестированием производительности, прекрасно знают, как сложно сделать отчеты понятными, хорошо визуализированными и прозрачными для заказчика. Очень важно выбрать "правильные" метрики и разработать нужные профили нагрузки, но если в результате заказчик увидит скучные и непонятные кривые на белом фоне, он вполне может отказаться от тестирования производительности как такового, поскольку результат будет не вполне прозрачен. Давайте посмотрим, как можно улучшить впечатление от результатов тестирования производительности, на примере интеграции JMeter с мощным инструментом визуализации - Grafana.

Alexander Andelkovic. Comaqa Spring 2018. Using Artificial Intelligence to Te...

COMAQA.BY

Candy Crush Saga is one of the biggest mobile games today with more than 1000 levels of difficulty - and users continue to ask for more. When building new content, it is extremely important to make sure that the level of difficulty is balanced and that the user does not experience crashes or problems through some unforeseen level of play. Alexander Andelkovic shows you how King is training artificial intelligence (AI) programs (bots) to test its games by mimicking human interactions. Join Alex as he discusses how King is taking testing to the next level by employing Monte Carlo Tree Search, automatic heuristic construction, and NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) to train bots to test and evaluate difficulty levels. He discusses ways to extend and use AI bots to predict game success rates and conduct automatic performance testing. Alex explains how this AI approach can be generalized to test other applications. Learn how AI can help you with testing that's getting very difficult to master with traditional testing techniques.

Моя роль в конфликте

COMAQA.BY

Даже если вы - самый мирный человек, конфликты все равно случаются. Как и почему это происходит, можно ли их избежать и как вести себя, если конфликт уже случился - об этом мы поговорим в рамках доклада "Мое место в конфликте". Конфликт - интереснейшее явление, и то, какие он принесет плоды - разрушение или сотрудничество - зависит в том числе и от того поведения, которое мы реализуем. И напоследок вы узнаете о том, как защитить себя, даже если конструктивно выйти из конфликта уже не удалось.

Организация приемочного тестирования силами матерых тестировщиков

COMAQA.BY

Тестировщик и его взгляд на бизнес тестирование. Как охватить необъятное или совместить своё желание всё проверить как в обычном функциональном тестировании и проверку с точки зрения бизнеса. Организация такого тестирования, взаимодействие с командой разработки и тестирования. Какие плюсы и минусы от того, что в UAT тестировании участвуют матерые тестировщики, а не люди, которые эксплуатируют систему.

Развитие или смерть

COMAQA.BY

Развитие специалиста, менеджера - дело добровольное. Равно как и выживание. Приходите на доклад и мы обсудим: а надо ли развиваться, как развиваться, какие подходы и интструменты можно использовать, обсудим тепловую смерть специалиста.

Системный взгляд на параллельный запуск Selenium тестов

COMAQA.BY

Параллельный запуск тестов – не просто желание, но острая необходимость, стандартная задача, с которой рано или поздно столкнется каждый проект, за исключением, разве что, совсем небольших и краткосрочных. Порой, вопрос параллелизации тестов превращается в сложный или даже почти невыполнимый. Давайте поговорим о том, как избежать подобной ситуации: какие рекомендации и инструменты существуют, какую архитектуру стоит выбрать изначально, каких решений следует избегать. Антон попробует ответить на все эти актуальные вопросы и конечно приведет множество примеров для наглядности и практического подтверждения. Мы проговорим «хорошие» варианты параллельного запуска автоматизированных тестов, но так же рассмотрим ситуацию с противоположной стороны «от противного». Проанализируем десяток «плохих» решений по параллелизации на реальных примерах – сложных, медленных, дорогих, неэффективных. Фактически, беседа будет состоять из двух частей: «что такое хорошо и что такое плохо» в примерах, с аргументацией и рекомендациями.

Эффективная работа с рутинными задачами

COMAQA.BY

Мы уделяем много внимания темам автоматизации тестирования. Но что, если мы посмотрим на сам процесс нашей работы? Сколько рутинных задач мы выполняем каждый день? Насколько эффективно мы их выполняем? Иван расскажет о своем опыте эффективной работы с подобными ежедневными задачами

Как стать синьором

COMAQA.BY

Исходя из своего опыта работы инженером в автоматизации, экспертом в Java automation assessment комитете в компании Epam, Иван поделится общими рекомендациями, советами, материалами для тех, кто хочет достичь уровня Senior инженера в автоматизации. Доклад будет полезен в первую очередь Junior и Middle инженерам, которые смогут использовать его как своего рода «гайд»: посмотреть где есть пробелы, что стоит вспомнить, чему уделить больше внимания.

Open your mind for OpenSource

COMAQA.BY

В своей презентации я бы хотел рассказать о своем личном опыте в OpenSource. Начиная от контрибьюта в популярные проекты и публикации своих проектов на GitHub до участия в процессе отбора и развития OpenSource решений Презентация позволит взглянуть на OpenSource с разных сторон и понять зачем это нужно как для обычного инженера, так и для большой компании

JDI 2.0. Not only UI testing

COMAQA.BY

Мы поговорим о новых возможностях Open Source фреймворка JDI для Автоматизации UI Тестирования. Архитектор проекта расскажет «всю правду» о своем детище, а мы послушаем, сделаем выводы и, возможно, используем это решение для нашего следующего проекта.

Out of box page object design pattern, java

COMAQA.BY

Самая сложная часть в изучении новой дисциплины - разбираться с основами и базовыми понятиями. Давайте поговорим о самых популярных паттернах, которые используются в автоматизации тестирования UI - Page Object: использование статического и динамического решения, границы применимости и неприменимости, особенности реализации в зависимости от содержания, живые примеры.

$Static and dynamic Page Objects with Java \ .Net examples$ $Static and dynamic Page Objects with Java \ .Net examples$

Static and dynamic Page Objects with Java \ .Net examples

COMAQA.BY

More from COMAQA.BY (20)